일본 横浜市立大 대학원과 慶応義塾大, 수산연구·교육기구, 이화학연구소의 연구원으로 구성된 공동 연구팀은 심층 학습을 이용하여 태평양 참다랑어 알 부화 예측에 세계 최초로 성공했다고 발표했다.
산란 직후 알의 부화 여부를 정밀하게 예측하여 향후 양질의 알만을 선택해 부화, 사육하여 종묘 생산의 효율화를 도모한다. 태평양 참다랑어 자원은 최근 사상 최저 수준의 추세를 보이고 있으며, 완전 양식 기술에 의한 인공 종묘 대량 생산에 기대를 걸고 있다.
2002년 近畿大가 완전 양식에 성공했지만 참돔이나 연어 등 다른 양식 대상 어종에 비해 생존율이 현저히 낮아 효율적인 종묘 생산 기술 개발이 요구되고 있었다.
지난해 봄과 여름에 걸쳐 실시한 연구에서는 산란 직후의 인공 종묘 유래 양식 참다랑어 알 290개를 수집해 현미경으로 촬영했다. 초점(세포질, 알 윤곽, 유구)을 바꾸어 3종류의 화상을 취득해 알이 정상적으로 부화되었는지, 부화 후 무(無)급이 생잔 일수가 순조롭게 성장할 것으로 전망되는 5일 이상인지 아닌지 또는 4일 이하인지 여부를 사전에 조사했다.
그런 다음 알 품질 예측 시스템을 구축했다. Faster R-CNN라는 심층 학습을 이용한 물체 검출 방법으로 알 화상만을 추출하여 VGG16이라는 심층 신경회로망(neural network)으로 ① 알 화상으로 성공적인 부화 여부 ② 무 급이 생잔 일수가 5일 이상인지 아닌지를 예측했다. 사전 조사 결과와 비교하여 수십 차례 예측을 반복함으로써 네트워크를 훈련시켜 정밀도 향상을 도모했다.
훈련의 결과 예측 정답률은 ① 86% ② 80%로 ①의 예측에서는 숙련된 양식 연구원 4명의 평균 정답률 72%보다 높은 결과가 나왔다. 또한 예측에 중요한 부위를 가시화한 결과 세포질과 알의 윤곽에 관심이 집중되는 등 숙련 양식 연구자의 관심 부위와 일치했다. 심층 신경망이 알 품질 예측에 중요한 부위를 파악하고 있는 것으로 나타났다.
연구팀은 『개발한 시스템을 이용하여 질이 높다고 예측된 알이 많이 함유된 집단을 우선적으로 사육하면 더 효율적인 종묘 생산이 기대된다』고 밝힌 뒤 『다른 양식 어종에서도 알 품질 예측이 가능하게 될 가능성이 있다』고 말했다.
연구팀에는 横浜市立大 대학원 寺山慧准 교수, 慶応義塾大의 家永直人 특임 조교, 수산연구 · 교육기구의 樋口健太郎(히구치 켄타로) 주임 연구원, 高志利宜 그룹장, 玄浩一郎 부장, 이화학연구소의 津田宏治(츠다 코우지) 팀장이 참여했다.
※ 기사 출처: 일간 미나토신문 2021년 1월 11일자
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